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Phillip P.A. Staniczenko Mphys vppil（Oxon）
布鲁克林学院和研究生中心，生态学，进化生物学和行为的博士子计划（EEB）； Ja-Maica Bay的附属教师，科学和弹性研究所（自2022年起）；美国自然历史博物馆无脊椎动物动物学系研究副研究副研究副研究员，玛丽兰大学公园国家社会社会社会 - 环境合成中心，社会生态网络大学，玛格丽特·帕尔默博士后研究员微生物研究员微生物研究员，玛丽·玛丽·玛丽·玛丽·玛丽·玛丽·科特（Maryland Parke Invorys of Maryland Parke and Libogor of Libor and Libogor of Libor and Libogor of Frien and Liboger offier for figain Georgina MACE顾问科学家城市传粉媒介布里斯托尔生物科学学院项目，Jane Memmott教授博士后研究员生态网络生态网络芝加哥大学生态与进化系，Stefano Allesina Allesina Allesina
标题页 1 完整标题：2 使用人工智能在心电图上检测肥厚型心肌病 3 4 简称：5 使用人工智能在心电图上检测肥厚型心肌病 6 7 作者： 8 James M Hillis，MBBS DPhil 1,2,3 9 Bernardo C Bizzo，MD PhD 1,3,4 10 Sarah F Mercaldo，PhD 1,3,4 11 Ankita Ghatak，MSc 1 12 Ashley L MacDonald，BSc 1 13 Madeleine A Halle，BSc 1 14 Alexander S Schultz 1 15 Eric L'Italien 1 16 Victor Tam 1 17 Nicole K Bart，MBBS DPhil 3,5 18 Filipe A Moura，MD PhD 3,5 19 Amine M Awad，BMBCh 2,3,6 20 David Bargiela，MBBS PhD 2,3,6 21 Sarajune Dagen，RN 7 22 Danielle Toland，RN BSN 6 23 Alexander J Blood，MD MSc 3,5 24 David A Gross，MD PhD 3,5 25 Karola S Jering，MD 3,5 26 Mathew S Lopes，MD MPH 3,5 27 Nicholas A Marston，MD MPH 3,5 28 Victor D Nauffal，MD 3,5 29 Keith J Dreyer，DO PhD 1,3,4 30 Benjamin M Scirica，MD* 1,3,5 31 Carolyn Y Ho，MD* 3,5 32 33 * 这些作者对这项工作的贡献相同。 34 35 作者所属： 36 1 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院布莱根医院，美国马萨诸塞州波士顿 37 2 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院神经内科 38 3 美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院 39 4 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院放射科 40 5 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院心血管医学科 41 6 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院神经内科 42 7 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院神经外科 43
标题页 1 完整标题：2 使用人工智能在心电图上检测肥厚型心肌病 3 4 简称：5 使用人工智能在心电图上检测肥厚型心肌病 6 7 作者： 8 James M Hillis，MBBS DPhil 1,2,3 9 Bernardo C Bizzo，MD PhD 1,3,4 10 Sarah F Mercaldo，PhD 1,3,4 11 Ankita Ghatak，MSc 1 12 Ashley L MacDonald，BSc 1 13 Madeleine A Halle，BSc 1 14 Alexander S Schultz 1 15 Eric L'Italien 1 16 Victor Tam 1 17 Nicole K Bart，MBBS DPhil 3,5 18 Filipe A Moura，MD PhD 3,5 19 Amine M Awad，BMBCh 2,3,6 20 David Bargiela，MBBS PhD 2,3,6 21 Sarajune Dagen，RN 7 22 Danielle Toland，RN BSN 6 23 Alexander J Blood，MD MSc 3,5 24 David A Gross，MD PhD 3,5 25 Karola S Jering，MD 3,5 26 Mathew S Lopes，MD MPH 3,5 27 Nicholas A Marston，MD MPH 3,5 28 Victor D Nauffal，MD 3,5 29 Keith J Dreyer，DO PhD 1,3,4 30 Benjamin M Scirica，MD* 1,3,5 31 Carolyn Y Ho，MD* 3,5 32 33 * 这些作者对这项工作的贡献相同。34 35 作者所属： 36 1 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院布莱根医院 37 2 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院神经内科 38 3 美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院 39 4 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院放射科 40 5 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院心血管医学科 41 6 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院神经内科 42 7 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院神经外科 43
自主智能机器和系统（DPHIL）
大学将寻求根据上述描述提供本课程。但是，在开始课程之前或之后，大学可能在某些情况下进行课程提供的更改。这些可能包括任何大流行，流行病或当地卫生紧急情况所必需的重大变化。有关更多信息，请参阅大学的条款和条件（http://www.graduate.ox.ac.uk/terms），以及我们有关课程更改的页面（http://www.graduate.ox.ac.ac.ac.uk/coursechanges）。我们预计，在本课程中提供一席之地的大多数申请人也将获得本课程的全资金奖学金，涵盖课程期间的课程费用和津贴。
统计和机器学习（DPHIL）
大学将寻求根据上述描述提供本课程。但是，在开始课程之前或之后，大学可能在某些情况下进行课程提供的更改。这些可能包括任何大流行，流行病或当地卫生紧急情况所必需的重大变化。有关更多信息，请参阅大学的条款和条件（http://www.graduate.ox.ac.uk/terms），以及我们有关课程更改的页面（http://www.graduate.ox.ac.ac.ac.uk/coursechanges）。我们预计，在本课程中提供一席之地的大多数申请人也将获得本课程的全资金奖学金，涵盖课程期间的课程费用和津贴。
工程生物学（DPHIL）
大学将寻求根据上述描述提供本课程。但是，在开始课程之前或之后，大学可能在某些情况下进行课程提供的更改。这些可能包括任何大流行，流行病或当地卫生紧急情况所必需的重大变化。有关更多信息，请参阅大学的条款和条件（http://www.graduate.ox.ac.uk/terms），以及我们有关课程更改的页面（http://www.graduate.ox.ac.ac.ac.uk/coursechanges）。我们预计，在本课程中提供一席之地的大多数申请人也将获得本课程的全资金奖学金，涵盖课程期间的课程费用和津贴。
有机化学和分子电子学博士学位
该项目专注于基于卟啉和其他氧化还原活性分子成分的可切换分子线的合成和研究。它是 EPSRC（QMol，2023 年 11 月 1 日至 2028 年 10 月 31 日）资助的大型合作项目的一部分，旨在实现新一代可切换材料，用于柔性能量收集材料、低功耗神经形态计算、智能纺织品和医疗保健自供电贴片。更多信息可在该小组网站上找到：http://hla.chem.ox.ac.uk/ 。
dphil在心血管科学中
该计划通过访问教学课程和高级水平研讨会，在对心脏和血管生物学的研究中为您提供扎实的基础，以及包括大约70名主要研究人员直接从事心血管研究的项目的选择。这些涵盖了心血管科学的各个方面，包括心脏成像，细胞信号，临床试验和人类遗传学，发育生物学和再生医学，心肌生物学，综合生理学和血管生物学。在不同部门和研究主题之间和研究主题之间进行了多次合作，并且由英国心脏基金会卓越基金会卓越基金会（CRE）奖（CRE）奖（CRE）奖（CRE）奖（英国仅有的六项）大大提高和促进了研究互动。
原子与激光物理学博士学位
大学将努力按照上述描述提供本课程。但是，在某些情况下，大学可能需要或有必要在您开始课程之前或之后对课程设置进行更改。这些可能包括因任何大流行病、流行病或当地卫生紧急情况而必须进行的重大更改。有关更多信息，请参阅大学的条款和条件 (http://www.graduate.ox.ac.uk/terms) 和我们的课程变更页面 (http://www.graduate.ox.ac.uk/coursechanges)。
聚变能科学与技术博士课程
聚变能源科学与技术 DPhil 课程通常在经验丰富的教职员工的监督下进行，为期四年。课程详情，包括培训机会（学术课程、研究特定技能和通用可转移职业技能）和进阶要求，可在当前版本的材料研究生课程手册中找到，更多详情可在“Fusion CDT”网站（https://fusion-cdt.ac.uk/study-with-us/）上找到。特别要注意的是，聚变能源科学与技术 DPhil 课程的学生需要在前八个月和第二年离开牛津大学一段时间，并分别在牛津大学学习八到十二周，参加 Fusion CDT 教学课程和“Collaboratory”项目。
对急诊入院的人工智能驱动的 COVID-19 分类进行真实世界评估：无实验室和高通量筛查解决方案的外部验证和操作评估 Andrew AS Soltan 博士 MB BChir 1,2 Jenny Yang MSc 3 Ravi Pattanshetty 博士 FRCEM 1 Alex Novak 博士 FRCEM 1 Yang Yang 博士 DPhil 3 Omid Rohanian 博士 PhD 3 Sally Beer 1 Marina A. Soltan 博士 MRCP 5,6 David R. Thickett 教授 FRCP 5,6 Rory Fairhead 博士 BA 4 CURIAL 转化合作组织 Tingting Zhu 博士 DPhil 3 David W. Eyre 教授 DPhil 1,7,8 David A. Clifton 教授 DPhil 3 附属机构：
摘要背景患者 COVID-19 状态的不确定性导致治疗延迟、院内传播和医院的运营压力。但是，批量处理的实验室 PCR 测试的典型周转时间仍然为 12-24 小时。尽管快速抗原横向流动检测 (LFD) 已在英国急救环境中得到广泛采用，但灵敏度有限。我们最近证明，AI 驱动的分类 (CURIAL-1.0) 可以使用抵达医院后 1 小时内常规获得的临床数据进行高通量 COVID-19 筛查。在这里，我们旨在确定与标准护理相比的运营和安全性改进，使用针对通用性和速度优化的更新算法在四个 NHS 信托机构中进行外部/前瞻性评估，并在英国急诊室部署一种新的无实验室筛查途径。方法我们对 CURIAL-1.0 中的预测因子进行了合理化，以分别优化通用性和速度，开发了具有生命体征和常规实验室血液预测因子（FBC、U&E、LFT、CRP）的 CURIAL-Lab 以及仅具有生命体征和 FBC 的 CURIAL-Rapide。在训练期间，模型被校准到 90% 的灵敏度，并针对朴茨茅斯大学医院、伯明翰大学医院和贝德福德郡医院 NHS 信托的非计划入院情况进行了外部验证，并在英国 COVID-19 疫情第二波期间在牛津大学医院 (OUH) 进行了前瞻性验证。使用首次进行的血液测试和生命体征生成预测值，并与确认性病毒核酸检测进行比较。接下来，我们回顾性评估了一种新的临床途径，将患者分类到模型预测或 LFD 结果为阳性的 COVID-19 疑似临床区域，并将灵敏度和 NPV 与单独的 LFD 结果进行比较。最后，我们部署了 CURIAL-Rapide 和经批准的即时诊断 FBC 分析仪（OLO；SightDiagnostics，以色列），在约翰拉德克利夫医院急诊科（英国牛津）提供无需实验室的 COVID-19 筛查，这是信托机构认可的服务改进。我们的主要改进结果是获得结果的时间可用性；次要结果是根据 PCR 参考标准评估的敏感性、特异性、PPV 和 NPV。我们将 CURIAL-Rapide 的性能与标准护理中的临床医生分诊和 LFD 结果进行了比较。结果 72,223 名患者符合外部和前瞻性验证站点的资格标准。各信托机构的模型性能一致（CURIAL-Lab：AUROC 范围 0.858-0.881；CURIAL-Rapide 0.836-0.854），朴茨茅斯大学医院的灵敏度最高（CURIAL-Lab：84.1% [95% Wilson 评分 CIs 82.5-85.7]；CURIAL-Rapide：83.5% [81.8 - 85.1]），特异性为 71.3%（95% Wilson 评分 CIs：70.9 - 71.8）和 63.6%（63.1 - 64.1）。对于 2021 年 12 月 23 日至 2021 年 3 月 6 日期间在 OUH 入院常规护理中接受 LFD 分诊的 3,207 名患者，联合临床路径将灵敏度从 56 提高。仅 LFD 为 9%（95% CI 51.7-62.0），而 CURIAL-Rapide 为 88.2%（84.4-91.1；AUROC 0.919），CURIAL-Lab 为 85.6%（81.6-88.9；AUROC 0.925）。2021 年 2 月 18 日至 2021 年 5 月 10 日期间，520 名患者前瞻性地接受了即时临床 FBC 分析，其中 436 名患者在常规护理中接受了确认性 PCR 检测，10 名（2.3%）检测呈阳性。从患者到达到获得 CURIAL-Rapide 结果的中位时间为 45:00 分钟（32-64），比 LFD 快 16 分钟（26.3%）